借助C++ Substitution failure is nor error(SFINAE)实现完美的Pretty Printer框架
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从零开始用Python实现k近邻算法（附代码、数据集）
进入数据分析领域的四年来，我构建的模型的80%多都是分类模型，而回归模型仅占15-20%。这个数字会有浮动，但是整个行业的普遍经验值。分类模型占主流的原因是大多数分析问题都涉及到做出决定。例如一个客户是否会流失,我们是否应该针对一个客户进行数字营销，以及客户是否有很大的潜力等等。这些分析有很强的洞察力，并且直接关系到实现路径。在本文中，我们将讨论另一种被广泛使用的分类技术，称为k近邻(KNN)。本文的重点主要集中在算法的工作原理以及输入参数如何影响输出/预测。 目录 什么情况下使用KNN算法？ KNN算法如何工作？ 如何选择因子K？ 分解--KNN的伪代码 从零开始的Python实现 和Scikit-learn比较 什么情况使用KNN算法？ KNN算法既可以用于分类也可以用于回归预测。然而，业内主要用于分类问题。在评估一个算法时，我们通常从以下三个
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Stream 分布式数据流的轻量级异步快照
概述[分布式]有状态流处理支持在云中部署和执行大规模连续计算，主要针对低延迟和高吞吐量。这种模式的一个最根本的挑战就是在可能的失败情况下提供处理保证。现有方法依赖于可用于故障恢复的周期性全局状态快照。这些方法有两个主要缺点。首先，他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程。其次，持久化存储所有传输中的记录以及算子状态，这会导致比所需的快照要更大。因此，提出了一种新的分布式快照的算法，即在 Apache Flink 中的异步屏障快照（Asynchronous Barrier Snapshotting (ABS)）。这是一种适用于现代[数据流]执行引擎的轻量级算法，可最大限度地减少空间需求，让快照发生时对系统的影响降到最低。这种算法不会停止流处理，它只会引入很少的运行时间开销，而且对于整个无环图的拓扑结构，只对有状态的算子进行快照，因此快照的大小只会占用很小的空间。该算法不会对执行产生重大影响，保证线性可伸缩性，并且可以在频繁的快照下正常运行。 这里所说的新型的快照算法，既适用于有向无环图，也适用于有向有环图。本文重点关注在有向无环图中的应用。 Apache Flink SystemApach...
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